Crie métricas a partir de outros tipos de dados

Use o serviço API métrica da New Relic para definir regras para a criação de métricas a partir de outros tipos de dados, como evento, log ou spans. Recommendation: Antes de começar, revise nossos requisitos e dicas para criar regras.

Crie uma regra métrica

Para criar uma regra para criação de métricas a partir de evento, log ou spans:

1. Construa a regra métrica usando NRQL.
2. Crie uma solicitação de API NerdGraph (formato GraphQL) que contenha sua regra NRQL.
3. Crie a métrica fazendo a solicitação da API.

Depois que uma métrica é criada, você pode consultá-la e mapeá-la usando NRQL.

Etapa 1. Criar regra de consulta NRQL

A parte mais importante da criação de uma regra de métricas é construir a consulta NRQL que define a métrica para seus dados de evento, log ou spans. Você pode criar até 10 métricas com uma única consulta NRQL seguindo este procedimento:

1. Usando a interface NRQL do New Relic, construa uma consulta para a métrica que deseja criar. Por exemplo:

   FROM ProcessSample SELECT average(ioTotalReadBytes)
   WHERE nr.entityType = 'HOST'

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   Importante

   As regras de evento para métrica não suportam a cláusula WITH ... AS na consulta NRQL.

2. Edite a consulta para usar um dos três tipos de métrica disponíveis:

   • summary: use se a função da consulta for min, max, sum, count ou average.

   • uniqueCount: use se a função da consulta for uniqueCount.

   • distribution: use se a função da consulta for percentile ou histogram.

     Esta consulta de exemplo usa average, então use summary:

     FROM ProcessSample SELECT summary(ioTotalReadBytes) 
     WHERE nr.entityType = 'HOST'

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     Este exemplo de consulta usa count em um campo não numérico:

     FROM ProcessSample SELECT count(hostname) 
     WHERE hostname LIKE '%prod%'

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     Para summary em um campo não numérico, use summary(1):

     FROM ProcessSample SELECT summary(1) 
     WHERE hostname LIKE '%prod%'

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     Dica

     Para obter informações mais detalhadas sobre a utilização desses tipos de métricas em regras, consulte Criando regras métricas: requisitos e dicas.

3. Decida os atributos que deseja anexar à métrica, seguindo os limites da cardinalidade das combinações únicas de nome de métrica/valor de atributo.

   Recommendation: Execute uma consulta separada para garantir que a cardinalidade máxima não seja superior a 50.000 durante uma janela de 30 segundos. Por exemplo, a consulta a seguir encontrará a cardinalidade máxima encontrada em um período de 30 segundos nas últimas 3 horas para o evento ProcessSample ao incluir o atributo awsRegion, awsAvailabilityZone e commandName :

   FROM (FROM ProcessSample
    SELECT rate(uniqueCount(awsRegion, awsAvailabilityZone, commandName), 30 seconds) AS 'cardinalityRate'
    WHERE nr.entityType = 'HOST' TIMESERIES 30 seconds) SELECT max(cardinalityRate) AS 'maxCardinalityRate' SINCE 3 hours AGO

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4. Para poder agregar e filtrar suas métricas, adicione o atributo que deseja anexar à métrica usando a cláusula FACET . Por exemplo:

   FROM ProcessSample
   SELECT summary(ioTotalReadBytes) WHERE nr.entityType = 'HOST' 
   FACET awsRegion, awsAvailabilityZone, commandName

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5. Defina o nome da métrica usando a função AS . Por exemplo:

   FROM ProcessSample SELECT summary(ioTotalReadBytes) AS 'io.totalread.bytes'
   WHERE nr.entityType = 'HOST' FACET awsRegion, awsAvailabilityZone, commandName

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Assim que sua regra NRQL for concluída, use-a para criar a solicitação de API.

Etapa 2. Criar solicitação de API

Depois de construir a regra NRQL para converter dados de evento, log ou spans em métrica, continue com a construção da solicitação de API. Você pode usar nossa ferramenta NerdGraph API para explorar a estrutura de dados e construir e fazer sua solicitação.

Para verificar se a regra foi criada corretamente, você pode executar uma consulta para retornar essa regra usando seu ID. Para dicas sobre como consultar a métrica que você criou, consulte consultar e traçar sua métrica.

mutation {
  eventsToMetricsCreateRule(rules: {
    name: "io.totalread.bytes for computeSample entities",
    description:"Created by Zach on March 27, 2019. Used by team Network.",
    nrql:"FROM ProcessSample SELECT summary(ioTotalReadBytes) AS 'io.totalread.bytes' WHERE nr.entityType = 'ComputeSample' FACET awsRegion, awsAvailabilityZone, commandName",
    accountId: 123456
  })
  {
    successes {
      id
      name
      nrql
      enabled
    }
    failures {
      submitted {
        name
        nrql
        accountId        
      }
      errors {
        reason
        description
      }
    }
  }
}

{
  "data": {
    "eventsToMetricsCreateRule": {
      "failures": [],
      "successes": [
        {
          "enabled": true,
          "id": "46",
          "name": "io.totalread.bytes for computeSample entities",
          "nrql": "FROM ProcessSample SELECT summary(ioTotalReadBytes) AS 'io.totalread.bytes' WHERE nr.entityType = 'ComputeSample' FACET awsRegion, awsAvailabilityZone, commandName"
        }
      ]
    }
  }
}

Passo 3. Crie uma regra métrica com solicitação de API

Quando sua solicitação de API estiver pronta, você poderá utilizar a API NerdGraph para fazer a solicitação, que criará a métrica.

Consulte e trace sua métrica

Depois de criar uma regra métrica para converter dados para seu evento, log ou spans, você poderá visualizar os novos dados métricos na interface do New Relic. Para visualizar seus dados:

1. Vá para a interface de consulta NRQL da New Relic.

2. Execute a seguinte consulta para ver o nome de todas as suas métricas:

   SELECT uniques(metricName) FROM Metric

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3. Escolha a métrica de interesse e execute a seguinte consulta para ver o atributo disponível:

   SELECT * FROM Metric where metricName = 'yourMetric'

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4. Se você não visualizar os dados esperados, siga os procedimentos de resolução de problemas .

As funções do agregador NRQL disponíveis dependem do tipo de métrica que você criou. Aqui estão alguns exemplos.

SELECT count(appStartResponseTime), sum(appStartResponseTime), max(appStartResponseTime), min(appStartResponseTime),  average(appStartResponseTime) FROM Metric

SELECT uniqueCount(playbackErrorStreamUniqueCount) * 100 / uniqueCount(streamUniqueCount) AS '% of Streams Impacted' FROM Metric

SELECT percentile(service.responseTime, 95) FROM Metric

SELECT histogram(service.responseTime, 10, 20) FROM Metric

Resolução de problemas

Se sua chamada do NerdGraph não for construída corretamente, você poderá receber uma mensagem como esta:

Cannot parse the unexpected character "\u201C”

Verifique se as aspas na chamada do NerdGraph não são aspas inteligentes (aspas curvas). Nossa API NerdGraph aceita apenas cotações diretas.